[发明专利]一种无监督域适应的目标重识别方法有效
| 申请号： | 202010597480.X | 申请日： | 2020-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN111814854B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 金一;高雅君;黄杨茹;李浥东;王涛 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/776;G06V10/82;G06V10/52;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 黄晓军 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种无监督域适应的目标重识别方法，该方法包括：构建多尺度域适应注意力学习网络；利用源域数据集和目标域数据集对多尺度域适应注意力学习网络进行训练，计算多尺度域适应注意力学习网络的多任务损失，在多任务损失的值收敛后，得到训练好的多尺度域适应注意力学习网络；利用训练好的多尺度域适应注意力学习网络构建无监督域适应的目标重识别模型，利用无监督域适应的目标重识别模型对输入的图像进行目标重识别处理。本发明的方法通过将特征图分割成与目标相关的特征图和与域相关特征图来减少域差异，将特征图映射在不同尺度下，在多个尺度下进行分割，可以学习到仅仅与域相关的、多尺度的特征表示，从而达到了最优的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 监督 适应 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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